最近、この本のタイトルを体現したようなCMが時々オンエアされていますね。
人間の観察力だけでは限界のある人事のあり方を問い直すような内容なのかな、と思います。
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人工知能×ビッグデータが「人事」を変える 単行本 – 2016/1/7
「人事はデータが9割」の時代がやってくる!
人間に代わって人工知能が人材を評価するようになると、
人事・採用・就活の常識はどう変わるのか?
海外の最先端事例を紹介しながら、日本人が「人事革命」を生き残る方法を示す。
【目次】
第1章 人事革命はすでに始まっている
●AI×ビッグデータ時代の採用試験は何を見る?
●勘に頼らない科学的アプローチ
●アメリカではすでに始まっている
●「ビッグデータ」とは何か
●人間の脳のように学習するコンピューター
●取り残されつつある日本の人事
●AIに人間が支配される?
ほか
第2章 AI×ビッグデータ革命とはいったい何なのか
●成長する人工知能
●AIは大学入試に合格できる
●チェスや将棋で名人に勝つAI
●状況に対応して進化し続けるAI
●ニューラルネットワークという考え方
●自然言語処理という分野の発達
●AIがネコの顔を認識できる
ほか
第3章 日本の「人事」はAI×ビッグデータを受け止められるか?
●日本型人事の四つの呪縛
1.制度志向と個別人事の限界
2.組織のベクトルと個人の意思のバランス
3.暗黙知経営とダイバーシティの相克
4.短期的成果主義と本質追求の両立
●人事業務に表れている限界
第4章 アメリカ先進事例レポート
●一流のエンジニアには300倍の価値がある
●グーグルの採用活動
●アメリカの先進ベンチャー企業群
●たった三人からなるできたてベンチャー企業
●詳細な職種とのマッチング度をスコア化
●大学教育:リアルコミュニティ×バーチャル講義
●採用:最高のイノベーション人材とは
ほか
第5章 AI×ビッグデータとこれからの日本組織
●イノベーションを起こし続けなければ生き残れない
●「振り返る力」がない日本の組織
●「安心組織」から「信頼組織」へ
●AI×ビッグデータ時代の人事とは
1.人事戦略:グローバル基準の戦略立案
2.採用:求める人材像の基準化
3.評価:「評判」の重要性
4.異動・配置:職場やメンバーとのマッチング
5.戦略から合理的に落とし込まれた教育・キャリアパス
6.企業文化はビッグデータの宝庫
●AI×ビッグデータ人事を生かす「高質な思い」
第6章 日本の人事革命の展望:「GROW」の試み
●学歴スクリーニングはもう要らない
●GROWと『マネー・ボール』の世界
●採用を科学するとこうなる!
●企業と人材のフィット感
●新しい人材による組織改革
人間に代わって人工知能が人材を評価するようになると、
人事・採用・就活の常識はどう変わるのか?
海外の最先端事例を紹介しながら、日本人が「人事革命」を生き残る方法を示す。
【目次】
第1章 人事革命はすでに始まっている
●AI×ビッグデータ時代の採用試験は何を見る?
●勘に頼らない科学的アプローチ
●アメリカではすでに始まっている
●「ビッグデータ」とは何か
●人間の脳のように学習するコンピューター
●取り残されつつある日本の人事
●AIに人間が支配される?
ほか
第2章 AI×ビッグデータ革命とはいったい何なのか
●成長する人工知能
●AIは大学入試に合格できる
●チェスや将棋で名人に勝つAI
●状況に対応して進化し続けるAI
●ニューラルネットワークという考え方
●自然言語処理という分野の発達
●AIがネコの顔を認識できる
ほか
第3章 日本の「人事」はAI×ビッグデータを受け止められるか?
●日本型人事の四つの呪縛
1.制度志向と個別人事の限界
2.組織のベクトルと個人の意思のバランス
3.暗黙知経営とダイバーシティの相克
4.短期的成果主義と本質追求の両立
●人事業務に表れている限界
第4章 アメリカ先進事例レポート
●一流のエンジニアには300倍の価値がある
●グーグルの採用活動
●アメリカの先進ベンチャー企業群
●たった三人からなるできたてベンチャー企業
●詳細な職種とのマッチング度をスコア化
●大学教育:リアルコミュニティ×バーチャル講義
●採用:最高のイノベーション人材とは
ほか
第5章 AI×ビッグデータとこれからの日本組織
●イノベーションを起こし続けなければ生き残れない
●「振り返る力」がない日本の組織
●「安心組織」から「信頼組織」へ
●AI×ビッグデータ時代の人事とは
1.人事戦略:グローバル基準の戦略立案
2.採用:求める人材像の基準化
3.評価:「評判」の重要性
4.異動・配置:職場やメンバーとのマッチング
5.戦略から合理的に落とし込まれた教育・キャリアパス
6.企業文化はビッグデータの宝庫
●AI×ビッグデータ人事を生かす「高質な思い」
第6章 日本の人事革命の展望:「GROW」の試み
●学歴スクリーニングはもう要らない
●GROWと『マネー・ボール』の世界
●採用を科学するとこうなる!
●企業と人材のフィット感
●新しい人材による組織改革
- 本の長さ224ページ
- 言語日本語
- 出版社朝日新聞出版
- 発売日2016/1/7
- 寸法18.8 x 12.8 x 2.5 cm
- ISBN-104023314552
- ISBN-13978-4023314559
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登録情報
- 出版社 : 朝日新聞出版 (2016/1/7)
- 発売日 : 2016/1/7
- 言語 : 日本語
- 単行本 : 224ページ
- ISBN-10 : 4023314552
- ISBN-13 : 978-4023314559
- 寸法 : 18.8 x 12.8 x 2.5 cm
- Amazon 売れ筋ランキング: - 847,777位本 (本の売れ筋ランキングを見る)
- - 1,680位人工知能
- - 3,131位マネジメント・人材管理
- カスタマーレビュー:
著者について
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慶應義塾高校、慶應義塾大学経済学部卒業。欧州経営大学院INSEADにてMBA、グランゼコールHEC(Paris)にて国際金融修士(with Honors)、筑波大学大学院企業科学博士課程修了(経営学博士)。1株式会社東京銀行(現 三菱東京UFJ銀行)入行後、2000年に世界最大の資産運用会社バークレイズ・グローバル・インベスターズ株式会社に入社。2005年に最年少Managing Director、取締役就任。HRテック×EdTechベンチャーInstitution for a Global Society(IGS)を2010年設立。
IGS: http://i-globalsociety.com/
IGSにとどまらず、国立大学法人一橋大学院特任教授(グローバルリーダーシップ論、AIのビジネス応用)、慶應義塾大学経済学部特任教授(People Analytics)。大和書房「ハーバード、オックスフォード...世界のトップスクールが実践する考える力の磨き方」、講談社「世界のトップスクールの日本人」、ダイヤモンド社「なぜ、日本では本物のエリートが育たないのか?」などの著作活動など幅広い活動を行う。
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トップレビュー
上位レビュー、対象国: 日本
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2016年1月13日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
人事評価や、新卒学生の採用がわりと適当な基準(昔の人間関係や担当者の好き嫌い、根拠のないジョブローテーションなど)で行われているという思いは、日本の企業に勤めていると、誰しも一度は経験する気がする。そんな疑問や不満に、テクノロジーの観点から答えてくれる本だ。
アナログな評価や採用は、たまたまうまくいけばいいが、効率はよくない。それよりは、データに基づいて科学的に進める方が、(一見人間的なあたたかみから離れる気がするものの)企業も従業員もハッピーになるはずだ、と思わせてくれる。本書が提示する新しい考え方によって、多くの学生が就活で苦しむ現状も改善されるとよいと思う。
ベイズ統計や深層学習(ディープラーニング)など、若干専門的な記述もあるが、事例を交えてわかりやすく書かれているので、それほど難しくはなかった。
アナログな評価や採用は、たまたまうまくいけばいいが、効率はよくない。それよりは、データに基づいて科学的に進める方が、(一見人間的なあたたかみから離れる気がするものの)企業も従業員もハッピーになるはずだ、と思わせてくれる。本書が提示する新しい考え方によって、多くの学生が就活で苦しむ現状も改善されるとよいと思う。
ベイズ統計や深層学習(ディープラーニング)など、若干専門的な記述もあるが、事例を交えてわかりやすく書かれているので、それほど難しくはなかった。
2016年1月24日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
よく聴くバズワードが並んでおり、なんら具体性がなく、学ぶことが少なかったです。
この本は読まなくても良いと思います。
[よかった点]
特になし
[どうかなと思った点]
・本のうち 40% は自社製品の宣伝・・もちろん、自社製品の開発・導入を通して見えてきた生々しい体験/改善ストーリー/実際に導入してHRがこう変わった!などわかればいいのですが、そういう話がなく学ぶことがない。
(最初の30% が良くある AI がらみの記事で書いてあること。次の30%が日本企業の人事制度の批判とUSはこうなっているという伝聞。残りの40% が自社製品の宣伝)
・日本企業の人事制度の分析(単なる批判でしたけど)はいいけど、「じゃあxxという業種であればどういう形にもっていくと良いか?」など具体的な Vision が見えない。この手の批判話であれば、オフィス街で愚痴でも聞いてれば知れる。
・話に具体性がない。良い書籍は、なんらかの経験や体験をもとに「その人だからこそ語れる」知見があるものですが、この本にはそれがない。抽象度の高い話も必要ではありますが、ずっと抽象的なので単調な読み口になっていて、単純に読み物としても面白くない。
この本は読まなくても良いと思います。
[よかった点]
特になし
[どうかなと思った点]
・本のうち 40% は自社製品の宣伝・・もちろん、自社製品の開発・導入を通して見えてきた生々しい体験/改善ストーリー/実際に導入してHRがこう変わった!などわかればいいのですが、そういう話がなく学ぶことがない。
(最初の30% が良くある AI がらみの記事で書いてあること。次の30%が日本企業の人事制度の批判とUSはこうなっているという伝聞。残りの40% が自社製品の宣伝)
・日本企業の人事制度の分析(単なる批判でしたけど)はいいけど、「じゃあxxという業種であればどういう形にもっていくと良いか?」など具体的な Vision が見えない。この手の批判話であれば、オフィス街で愚痴でも聞いてれば知れる。
・話に具体性がない。良い書籍は、なんらかの経験や体験をもとに「その人だからこそ語れる」知見があるものですが、この本にはそれがない。抽象度の高い話も必要ではありますが、ずっと抽象的なので単調な読み口になっていて、単純に読み物としても面白くない。
2016年2月29日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
思った以上に良かったです。
人事をどのように変革していくか考えていたところなので参考になりました。
人事をどのように変革していくか考えていたところなので参考になりました。
2018年9月14日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
私は、人事には無頓着だが少なくとも本書からはAI 技術をつかったシステムを作ろうとか、参考にしようとか思う情報は感じ取れなかった。著者のオシはわかるが、開発の参考書にはならない。
2020年2月10日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
世相の分析などは良いものの、人事に携わるもののペインやコンサーンに対する理解が浅い。特に、147ページからの人事の現状と未来にはガッカリした。会社の若手に丸投げしたのではないだろうか。
AIと人事に関しては自社のビジネス領域の喧伝であり、全体を語るにはお粗末。人事マンは純粋にAIの本質を勉強して、自らの職務領域にどう関係するかを学習すべし。
AIと人事に関しては自社のビジネス領域の喧伝であり、全体を語るにはお粗末。人事マンは純粋にAIの本質を勉強して、自らの職務領域にどう関係するかを学習すべし。
2016年1月12日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
本分野における米国のベンチャー動向が丁寧にまとめられており、分かり易かったです。
人事の重要性は益々増大する一方で、未だに経験、コツ、勘で進められている人事に対して、テクノロジーが一つのソリューションになるのではと強く感じました。本当にPDCAどころか、採用の評価やレビューなんて殆ど行われていないですからね・・・・
人事の重要性は益々増大する一方で、未だに経験、コツ、勘で進められている人事に対して、テクノロジーが一つのソリューションになるのではと強く感じました。本当にPDCAどころか、採用の評価やレビューなんて殆ど行われていないですからね・・・・
2016年4月20日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
人事データが今後、機械学習や人工知能を用いてどのように活用されるか知りたいと思い手に取った。
事例としては面白いものがあったが、事例自体もあまり詳しく説明がなく、
実際自分でサイトを見て情報収集する必要があった。
足掛かりにいろいろ調べられるという意味では良い本であり、目的の活用事例を知ることができた。
ただ、内容的にはあまり目新しいものがなかったように感じたのが残念だった。
事例としては面白いものがあったが、事例自体もあまり詳しく説明がなく、
実際自分でサイトを見て情報収集する必要があった。
足掛かりにいろいろ調べられるという意味では良い本であり、目的の活用事例を知ることができた。
ただ、内容的にはあまり目新しいものがなかったように感じたのが残念だった。